自动驾驶

UrbanTwin: Synthetic Roadside LiDAR Datasets

UrbanTwin：合成道路激光雷达数据集

Muhammad Shahbaz, Shaurya Agarwal

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UrbanTwin数据集通过数字孪生技术生成，提供高保真合成道路激光雷达数据，用于提升3D目标检测等任务的模型训练效果。

Comments Published journal article; 12 pages; includes figures and tables

Journal ref in IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems, vol. 7, pp. 353-364, 2026

SSCATeR: Sparse Scatter-Based Convolution Algorithm with Temporal Data Recycling for Real-Time 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds

SSCATeR: 基于稀疏散射的卷积算法与时间数据回收用于LiDAR点云中的实时3D物体检测

Alexander Dow, Manduhu Manduhu, Matheus Santos, Ben Bartlett, Gerard Dooly, James Riordan

机构 * Drone Systems Lab, School of Computing, Engineering and Physical Sciences, University of the West of Scotland（无人机系统实验室，计算、工程与物理科学学院，西方苏格兰大学） ； Centre for Robotics and Intelligent Systems, University of Limerick（机器人与智能系统中心，利默里克大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SSCATeR通过时间数据回收和稀疏散射卷积，实现LiDAR点云中实时3D物体检测的高效检测。

Comments 23 Pages, 27 Figures, This work has been accepted for publication by the IEEE Sensors Journal. Please see the first page of the article PDF for copyright information

Listen, Look, Drive: Coupling Audio Instructions for User-aware VLA-based Autonomous Driving

Listen, Look, Drive: 通过用户意识的VLA基于自主驾驶的音频指令耦合

Ziang Guo, Feng Yang, Xuefeng Zhang, Jiaqi Guo, Kun Zhao, Yixiao Zhou, Peng Lu, Sifa Zheng, Zufeng Zhang

机构 * SuZhou Automotive Research Institute of Tsinghua University（清华大学苏州汽车研究院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； Hyundai Motor Advanced Tech. R&D Center ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 EchoVLA通过结合音频指令与视觉信息，提升自动驾驶对用户意图和情绪的感知能力，显著降低误差和碰撞率。

Comments Accepted by IV

Mapping Hidden Heritage: Self-supervised Pre-training on High-Resolution LiDAR DEM Derivatives for Archaeological Stone Wall Detection

映射隐藏遗产：基于高分辨率LiDAR DEM衍生数据的自监督预训练用于考古石墙检测

Zexian Huang, Mashnoon Islam, Brian Armstrong, Billy Bell, Kourosh Khoshelham, Martin Tomko

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Gunditj Mirring Traditional Owners Corporation（Gunditj Mirring 原住民传统拥有者公司） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出DINO-CV框架，通过自监督预训练实现高分辨率DEMs衍生数据中干石墙的高效自动检测，解决植被遮挡和数据稀缺问题。

Monte-Carlo Tree Search with Neural Network Guidance for Lane-Free Autonomous Driving

基于神经网络引导的蒙特卡罗树搜索用于无车道自动驾驶

Ioannis Peridis, Dimitrios Troullinos, Georgios Chalkiadakis, Pantelis Giankoulidis, Ioannis Papamichail, Markos Papageorgiou

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于神经网络引导的蒙特卡罗树搜索方法，用于无车道环境下的自动驾驶，旨在提高交通流率并优化安全性和效率。

Autonomous Driving in Unstructured Environments: How Far Have We Come?

在无结构环境中实现自动驾驶：我们已经取得了多大进展？

Chen Min, Shubin Si, Xu Wang, Hanzhang Xue, Weizhong Jiang, Zitong Chen, Mengmeng Li, Jilin Mei, Erke Shang, Zhipeng Xiao, Bin Dai, Qi Zhu, Hao Fu, Dawei Zhao, Liang Xiao, Yiming Nie, Yu Hu

机构 * Research Center for Intelligent Computing Systems, SKLP, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（智能计算系统研究中心、SKLP、计算技术研究所、中国科学院） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Jianghuai Advance Technology Center, Anhui Provincial Key Laboratory of Humanoid Robot, Anhui Provincial Industry Innovation Center of Humanoid Robot（江淮先进技术中心、安徽省人形机器人重点实验室、安徽省人形机器人产业创新中心） ； Beihang University（北航） ； Test Center, National University of Defense Technology（测试中心、国防科技大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Unmanned Systems Technology Research Center, Defense Innovation Institute（无人系统技术研究中心、创新研究院） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文综述了无结构户外环境中自动驾驶的研究进展，涵盖多个关键技术领域，并讨论了未来研究方向。

Comments Accepted by Journal of Field Robotics (JFR) 2025; Survey paper; 59 pages

LaneSegNet: Map Learning with Lane Segment Perception for Autonomous Driving

LaneSegNet: 用于自动驾驶的基于车道段的地图学习

Tianyu Li, Peijin Jia, Bangjun Wang, Li Chen, Kun Jiang, Junchi Yan, Hongyang Li

机构 * Fudan University（复旦大学） ； OpenDriveLab（OpenDrive实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LaneSegNet通过引入车道段表示，实现了端到端的地图学习，提升车道线检测、中心线感知和车道段感知的性能，达到每秒14.7次的实时推理速度。

Comments Accepted in ICLR 2024

Journal ref ICLR 2024

InDRiVE: Reward-Free World-Model Pretraining for Autonomous Driving via Latent Disagreement

InDRiVE: 通过潜在分歧进行无奖励世界模型预训练以实现自动驾驶

Feeza Khan Khanzada, Jaerock Kwon

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Michigan-Dearborn（电气与计算机工程系，密歇根大学-迪尔伯恩分校） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 InDRiVE通过潜在分歧进行无奖励世界模型预训练，提升了自动驾驶在零样本迁移和少量样本适应中的鲁棒性。

PlanScope: Learning to Plan Within Decision Scope for Urban Autonomous Driving

PlanScope: 在决策范围内学习城市自动驾驶中的规划

Ren Xin, Jie Cheng, Hongji Liu, Jun Ma

机构 * Division of Emerging Interdisciplinary Areas, The Hong Kong University of Science and Technology（新兴交叉领域 division, 香港科学与技术大学） ； Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（机器人与自主系统 thrust, 香港科学与技术大学（广州）） ； Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程 department, 香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 PlanScope通过分离短期和长期决策，提升城市自动驾驶规划模型的收敛效率和性能。

Hyperspectral Sensors and Autonomous Driving: Technologies, Limitations, and Opportunities

高光谱传感器与自动驾驶：技术、限制与机遇

Imad Ali Shah, Jiarong Li, Roshan George, Tim Brophy, Enda Ward, Martin Glavin, Edward Jones, Brian Deegan

机构 * School of Engineering, University of Galway（Galway大学工程学院） ； Ryan Institute, University of Galway（Galway大学Ryan学院） ； Valeo Vision Systems（Valeo视觉系统） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文综述了高光谱成像在自动驾驶中的技术、限制与机遇，分析了现有设备性能及数据集的局限性，指出其在实际应用中的挑战与发展方向。

Comments Submitted and under review at IEEE OJVT, August 2025

Journal ref IEEE Open Journal of Vehicular Technology, Vol. 7, pp. 124-143, 2026

LSM: A Comprehensive Metric for Assessing the Safety of Lane Detection Systems in Autonomous Driving

LSM：用于评估自动驾驶中车道检测系统安全性的综合指标

Jörg Gamerdinger, Sven Teufel, Stephan Amann, Georg Volk, Oliver Bringmann

机构 * University of Tübingen, Faculty of Science, Department of Computer Science, Embedded Systems Group（图宾根大学，科学学院，计算机科学系，嵌入式系统组） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title)；trajectory planning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出LSM，一种用于评估自动驾驶中车道检测系统安全性的综合指标，考虑了场景语义、检测范围及车辆速度等因素，通过安全分数评估系统安全性。

Comments Accepted at IEEE VTC-Fall 2025

Traffic Scene Small Target Detection Method Based on YOLOv8n-SPTS Model for Autonomous Driving

基于YOLOv8n-SPTS模型的交通场景小目标检测方法用于自动驾驶

Songhan Wu

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于YOLOv8n-SPTS模型的交通场景小目标检测方法，通过优化特征提取、增强特征融合和设计专用检测结构，提升了自动驾驶中的小目标检测性能。

Comments 6 pages, 7 figures, 1 table. Accepted to The 2025 IEEE 3rd International Conference on Electrical, Automation and Computer Engineering (ICEACE), 2025. Code available at https://github.com/SonghanWu/yolov8n-SPTS

FedDSR: Federated Deep Supervision and Regularization Towards Autonomous Driving

FedDSR: 联邦深度监督与正则化以实现自动驾驶

Wei-Bin Kou, Guangxu Zhu, Bingyang Cheng, Chen Zhang, Yik-Chung Wu, Jianping Wang

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（城市大学计算机科学系） ； Shenzhen International Center For Industrial And Applied Mathematics, Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳国际工业与应用数学中心、深圳大数据研究院） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 FedDSR通过多层监督和正则化提升联邦学习在自动驾驶中的泛化能力与收敛速度，实验显示在语义分割任务中mIoU提升8.93%且训练轮次减少28.57%。

Comments 9 pages

Statistic-Augmented, Decoupled MoE Routing and Aggregating in Autonomous Driving

统计增强、解耦的MoE路由与聚合在自动驾驶中

Wei-Bin Kou, Guangxu Zhu, Jingreng Lei, Chen Zhang, Yik-Chung Wu, Jianping Wang

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（城市大学计算机科学系） ； Shenzhen International Center For Industrial And Applied Mathematics, Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳国际工业与应用数学中心、深圳大数据研究院） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出统计增强、解耦的MoE路由与聚合机制，用于提升自动驾驶中的预测性能。

Comments 9 pages

Are AI-Generated Driving Videos Ready for Autonomous Driving? A Diagnostic Evaluation Framework

AI生成的驾驶视频是否准备好用于自动驾驶？一种诊断评估框架

Xinhao Xiang, Abhijeet Rastogi, Jiawei Zhang

机构 * IFM Lab, University of California, Davis（加州大学戴维斯分校IFM实验室） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种诊断评估框架，系统研究AI生成驾驶视频在自动驾驶训练和评估中的可靠性，通过分析失败模式和构建基准测试，验证了过滤AIGVs可提升性能并补充现实数据。

DriveFlow: Rectified Flow Adaptation for Robust 3D Object Detection in Autonomous Driving

DriveFlow: 用于自动驾驶中鲁棒3D目标检测的校正流适应

Hongbin Lin, Yiming Yang, Chaoda Zheng, Yifan Zhang, Shuaicheng Niu, Zilu Guo, Yafeng Li, Gui Gui, Shuguang Cui, Zhen Li

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DriveFlow通过校正流适应方法提升自动驾驶中3D目标检测的鲁棒性，利用预训练文本到图像流模型实现高效的数据增强。

Comments Accepted by AAAI 2026

Anomaly Detection in Autonomous Driving: A Survey

自动驾驶中的异常检测：综述

Daniel Bogdoll, Maximilian Nitsche, J. Marius Zöllner

机构 * FZI Research Center for Information Technology（FZI信息科技研究中心） ； KIT Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title)；LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文综述了自动驾驶中基于多种传感器数据的异常检测技术，系统化分类了检测方法和边缘案例级别，并指出现有研究的不足。

Comments Daniel Bogdoll and Maximilian Nitsche contributed equally. Accepted for publication at CVPR 2022 WAD workshop

AttentiveGRU: Recurrent Spatio-Temporal Modeling for Advanced Radar-Based BEV Object Detection

Loveneet Saini, Mirko Meuter, Hasan Tercan, Tobias Meisen

专题命中 感知 ：BEV(title,abstract)；分类 cs.CV

MambaTrack3D: A State Space Model Framework for LiDAR-Based Object Tracking under High Temporal Variation

Shengjing Tian, Yinan Han, Xiantong Zhao, Xuehu Liu, Qi Lang

机构 * School of Economics and Management, China University of Mining and Technology（经济管理学院，中国矿业大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments This work has been submitted to a journal for possible publication

V2VLoc: Robust GNSS-Free Collaborative Perception via LiDAR Localization

Wenkai Lin, Qiming Xia, Wen Li, Xun Huang, Chenglu Wen

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments AAAI2026

T2I-Based Physical-World Appearance Attack against Traffic Sign Recognition Systems in Autonomous Driving

Chen Ma, Ningfei Wang, Junhao Zheng, Qing Guo, Qian Wang, Qi Alfred Chen, Chao Shen

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of California, Irvine（加州大学 Irvine 分校） ； Nankai University（南开大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments 16 pages, 12 figures

RadarMP: Motion Perception for 4D mmWave Radar in Autonomous Driving

Ruiqi Cheng, Huijun Di, Jian Li, Feng Liu, Wei Liang

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments 12 pages, 6 figures. Accepted by AAAI 2026

Adaptive LiDAR Scanning: Harnessing Temporal Cues for Efficient 3D Object Detection via Multi-Modal Fusion

Sara Shoouri, Morteza Tavakoli Taba, Hun-Seok Kim

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2026

MOBA: A Material-Oriented Backdoor Attack against LiDAR-based 3D Object Detection Systems

Saket S. Chaturvedi, Gaurav Bagwe, Lan Zhang, Pan He, Xiaoyong Yuan

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments Accepted at AAAI 2026 Conference

Prioritizing Perception-Guided Self-Supervision: A New Paradigm for Causal Modeling in End-to-End Autonomous Driving

Yi Huang, Zhan Qu, Lihui Jiang, Bingbing Liu, Hongbo Zhang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

Comments Accepted at NeurIPS 2025

Compressing Multi-Task Model for Autonomous Driving via Pruning and Knowledge Distillation

Jiayuan Wang, Q. M. Jonathan Wu, Ning Zhang, Katsuya Suto, Lei Zhong

机构 * University of Windsor（温莎大学） ； Hokkaido University（北海道大学） ； Toyota Motor Corporation（丰田汽车公司） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

Energy-Efficient Autonomous Driving with Adaptive Perception and Robust Decision

Yuyang Xia, Zibo Liang, Liwei Deng, Yan Zhao, Han Su, Kai Zheng

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） ； Aalborg University（奥尔堡大学） ； Shenzhen Institute for Advanced Study（深圳先进研究 institute） ； Yangtze Delta Region Institute(Quzhou)（长江三角洲地区研究所） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.AI

Comments It was accepted by ICDE2026

MIC-BEV: Multi-Infrastructure Camera Bird's-Eye-View Transformer with Relation-Aware Fusion for 3D Object Detection

Yun Zhang, Zhaoliang Zheng, Johnson Liu, Zhiyu Huang, Zewei Zhou, Zonglin Meng, Tianhui Cai, Jiaqi Ma

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(title,abstract)；分类 cs.CV

Kinematic Analysis and Integration of Vision Algorithms for a Mobile Manipulator Employed Inside a Self-Driving Laboratory

Shifa Sulaiman, Tobias Busk Jensen, Stefan Hein Bengtson, Simon Bøgh

专题命中 感知 ：self-driving(title,abstract)；分类 cs.RO

Comments International Journal of Intelligent Robotics and Applications 2025

Journal ref International Journal of Intelligent Robotics and Applications 2025

Unsupervised Monocular Road Segmentation for Autonomous Driving via Scene Geometry

Sara Hatami Rostami, Behrooz Nasihatkon

机构 * K.N. Toosi University of Technology（凯恩·托西技术大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments 7 pages, 3 figures